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龙图腾网获悉广东柏瑞数据技术有限公司申请的专利基于分布式多元数据分析的方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119918075B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411988993.8，技术领域涉及：G06F21/60；该发明授权基于分布式多元数据分析的方法及系统是由张航瑞设计研发完成，并于2024-12-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于分布式多元数据分析的方法及系统在说明书摘要公布了：本申请实施例提供一种基于分布式多元数据分析的方法及系统，通过对待衍生字段数据进行隐藏操作，进一步通过动态更新节点提取，精准捕捉了数据中的关键变化时刻，为数据分析提供了更为精细的时间维度信息。对待衍生字段数据的标记处理，简化了数据复杂度，提高了后续分析的效率与准确性。基于目标衍生模板知识数据、动态更新节点数据及衍生字段标记数据对隐藏数据进行特征增强，不仅丰富了数据的特征维度，还融入了业务逻辑与知识经验，显著提升了数据分析的深度与广度。最终，通过构建机器学习网络模型的训练模板，使得模型能够更精准地学习数据特征，提高了模型的预测准确性与泛化能力。

本发明授权基于分布式多元数据分析的方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于分布式多元数据分析的方法，其特征在于，所述方法包括： 对目标分布式多元数据中的待衍生字段数据进行隐藏操作，生成隐藏分布式多元数据，其中，所述目标分布式多元数据包括移动支付数据、人员库数据、场景监控数据、监管平台数据以及行为日志平台数据中的至少两种数据； 对所述目标分布式多元数据中的动态字段数据进行动态更新节点提取，生成动态更新节点数据；所述待衍生字段数据包括所述动态字段数据中的动态待衍生字段数据； 对所述目标分布式多元数据中的待衍生字段数据进行标记处理，生成衍生字段标记数据； 基于目标衍生模板知识数据、所述动态更新节点数据和所述衍生字段标记数据，对所述隐藏分布式多元数据进行特征增强，生成结合了所述目标衍生模板知识数据所表达衍生特征维度的衍生分布式多元数据； 基于所述衍生分布式多元数据和所述目标分布式多元数据构建对应的机器学习网络模型的训练模板； 所述基于目标衍生模板知识数据、所述动态更新节点数据和所述衍生字段标记数据，对所述隐藏分布式多元数据进行特征增强，生成结合了所述目标衍生模板知识数据所表达衍生特征维度的衍生分布式多元数据，包括： 分别对所述目标衍生模板知识数据、所述隐藏分布式多元数据和所述动态更新节点数据进行嵌入表示，生成所述目标衍生模板知识数据的第一嵌入特征向量、所述隐藏分布式多元数据的第二嵌入特征向量和所述动态更新节点数据的第三嵌入特征向量； 依据所述第一嵌入特征向量、所述第二嵌入特征向量、所述第三嵌入特征向量和所述衍生字段标记数据，对随机生成分布式多元数据进行迭代优化处理，生成衍生嵌入特征向量； 对所述衍生嵌入特征向量进行嵌入还原，生成结合了所述目标衍生模板知识数据所表达衍生特征维度的衍生分布式多元数据。

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